安徽商显声学回声自抑制算法

WebRTCAEC算法中开辟了可存储250个block大缓冲区，每个block的长度PART_LEN=64个样本点，能够保存的1s的数据，这也是理论上的大延时能够估计的范围，够用了。我们用610ms延时的数据测试(启用大延时调整需要设置delay_agnostic_enabled=1)：我们还是设置默认延时为240ms，刚开始还是调整了-60个block，随后大延时调整接入之后有调整了-88个block，一共调整(60+88)*4=592ms，之后线性滤波器固定index=4，表示剩余延时剩余16ms，符合预期。③线性滤波器延时估计是固定延时调整和大延时调整之后，滤波器对当前远近端延时的直接反馈。前两者调整不当会造成延时过小甚至非因果，或延时过大超出滤波器覆盖能力，导致无法收敛的回声。因此前两者在调整的过程中需要结合滤波器的能力，确保剩余延时在滤波器能够覆盖的范围之内，即使延时小范围抖动，线性部分也能自适应调整。总结与优化方向WebRTCAEC存在的问题：（1）线性部分收敛时间较慢，固定步长的NLMS算法对线性部分回声的估计欠佳；（2）线性部分滤波器阶数默认为32阶，默认覆盖延时132ms，对移动端延时较大设备支持不是很好，大延时检测部分介入较慢。右边的非线性声学回声场景。安徽商显声学回声自抑制算法

    在这里我将整个回声路径分成了A、B、C、D四个部分。我们一起来看一下，ABCD里面哪一个环节有可能是非线性的？答案应该是B。也就是回声路径里面的功率放大器和喇叭，具体的原因稍后会做详细分析。接下来我想再解释一下为什么A、C、D它们不是非线性的。首先这里的A和D比较好判断，他们都属于线性时不变系统。比较难判断的是C，因为在一些比较复杂的场景下，声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端，同时会带有很强的混响，甚至在更极端情况下，喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化，导致回声路径也会随时间快速变化。这么多因素叠加在一起，往往会导致回声消除算法的性能急剧退化，甚至完全失效。有同学可能会问，难道这么复杂的情况，不是非线性的吗？我认为C应该是一个线性时变的声学系统，因为我们区分线性跟非线性的主要依据是叠加原理，前面提到的这些复杂场景，它们依然是满足叠加原理的，所以C是线性系统。这里还要再补充一点，细心的朋友会发现B里面有一个功率放大器，同时在C里面也有一个功率放大器，为什么经B的功率放大器放大之后，可能带来非线性失真，而C的功率放大器不会产生非线性失真呢？二者的主要区别在于B放大之后输出是一个大信号。

    安徽商显声学回声自抑制算法非线性声学回声消除技术在整个声学回声消除领域是一个相对比较冷的研究方向。

    23.避免厅堂音质缺陷的方法主要是从厅堂的体形设计和吸声材料布置两方面入手，消除产生音质缺陷的条件。例如，为了消除回声，应在可能引起回声的部位布置强吸声材料，使反射声减弱经；另一种方法是调整反射面角度，将后墙与顶棚交接处作成比较大的倾角，将声音反射给后区观众，彻底消除回声，取得化害为利的效果。为了消除声聚集现象，应尽量控制厅堂界的曲面弧度，采用凸形结构，并在弧面上布置合适的吸音材料。为了消除音质缺陷，可根据厅堂内声源的位置。采用几何作图法，用声线的分布找出各种声缺陷的条件和部位，再采取必要的措施进行抑制。24.回声指强度和时间差大到足可以引起听觉将它与直达声区分开来的反射声。从单一声源产生的一连串可分辩的回声则叫多重回声，当室内两个界面之间距离大于一定数值，且吸声量不足时，在其中间声源发出的声音就可能产生多重回声。回声会影响听音注意力，影响声音的清晰度，破坏立体声聆听的声像定位效果。25.颤动回声当声源在平行界面或一平面与一凹面之间发生反射，界面距离大于一定数值时会出现颤动回声。发生颤动回声时，声音有连续的重叠声，并有颤抖的感觉。颤动回声会引起听力疲劳，使人感到厌烦。

    为什么声学器件的小型化容易产生非线性的失真呢？这个需要从喇叭发声的基本原理说起，我们都知道声波的本质是一种物理振动，而喇叭发声的基本原理就是通过电流来驱动喇叭的振膜发生振动之后，这个振膜会带动周围的空气分子相应发生振动，这样就产生了声音。如果我们要发出一个大的声音的话，那么就需要在单位时间内用更多的电流去驱动更多的空气分子发生振动。假设有大小不同的两个喇叭，他们用同样的功率去驱动，对于大喇叭而言，由于它跟空气接触的面积要大一些，所以他在单位时间内能够带动更多的空气分子振动，所以它发出来的声音也会大一些。而小喇叭如果想发出跟大喇叭一样大的声音，就需要加大驱动功率，这样会带来一个问题：我们的功率放大器件会进入到一种饱和失真的状态，由此就会带来非线性的失真。这就是声学器件小型化容易产生非线性失真的一个主要的原因。这里廉价化比较好理解了，就不多说了。原因之二，就是声学结构设计的不合理。典型的一个实例就是声学系统的隔振设计不合理。喇叭发声单元跟麦克接收单元之间，通常是需要做隔振处理的，如果没有隔振处理的话，那么在喇叭发声的过程中，他所产生的振动会通过物理方式传递到麦克接收端。

     我们把声学回声消除这个技术变成一张实体的插件（设备插卡），在系统中，为实现次回声过滤。

    黑色这条线是标准NLMS算法的回声抑制比。我们可以看到，NLMS算法在收敛之后，回声抑制比只能到10个分贝左右，相对比较低。而双耦合算法在收敛之后，可以达到25个分贝以上，也就是说它比NLMS算法多15个分贝，这个优势是很明显的。接下来我们再看第二个示例，针对弱非线性失真的情况，左边是语谱，右边是回声抑制比。我们评估单讲性能的主要指标是回声抑制比和收敛速度。首先看一下NLMS算法，它在收敛之后，大概可以抑制22~25个分贝。这个算法的收敛速度很慢，大概经过100多帧之后才会进入到相对收敛的状态。再来看一下双耦合算法，在稳定之后，可以抑制35~40个分贝，比NLMS算法大概提升15~20个分贝的回声抑制比。同时它还有一个很明显的优势：收敛速度很快，几乎是回声到了之后，他瞬间就进入到收敛状态。接下来这个是针对不同手机机型的回声抑制比的比较。红色是双耦合算法，蓝色是NLMS算法，从这组数据里面，我们可以看到双耦合算法比NLMS算法普遍提升了大概10个分贝以上的回声抑制比，具有比较大的优势。再进入双讲测试场景。我首先介绍一下测试的示例，这组数据是一个视频会议的数据，左边这个是原始的麦克信号语谱，右边这个是回声参考信号语谱。

     认识了非线性声学回声、产生的原因、研究现状以及技术难点。广东声学回声打断算法

非线性的声学回声消除问题，在实际声学系统里面非常普遍也非常棘手。安徽商显声学回声自抑制算法

通信产品指人与人或人与自然之间通过某种行为或媒介进行的信息交流与传递，从广义上指需要信息的双方或多方在不违背各自意愿的情况下采用任意方法，任意媒质，将信息从某方准确安全地传送到另方。专网通信产品是各**门实现指挥调度的必备装备，一般要求大型组网和高性能产品，因此智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪是专业无线通信行业极大的细分市场。通信产品不仅成就通讯业收入增长的**重要源原，还从某种程度上改变了人们的通信方式和生活习惯，造就了一批风光无限的新兴服务型企业。基础电信运营商为应对市场竞争并提升未来的竞争力，对销售加入将不断增加，以支撑持续稳定增长的业务需求。通信业市场需求和加入规模的增长，将为通信技术服务行业开拓广阔的市场空间。安徽商显声学回声自抑制算法